2025年3月12日
📌 **1. 谷歌 DeepMind 发布新型机器人 AI 模型，无需特定训练即可执行物理任务**
🔗 [原文链接](https://www.theverge.com/news/628021/google-deepmind-gemini-robotics-ai-models)
谷歌旗下的人工智能研究实验室 DeepMind 近日发布了两款旨在提升机器人能力的创新 AI 模型，目标是让机器人能够处理“比以往任何时候都更广泛的真实世界任务”。这一进展预示着机器人技术与人工智能结合的又一重要里程碑，有望显著加速机器人在复杂、非结构化环境中的应用落地。
其中，核心模型名为 **Gemini Robotics**。这是一款先进的视觉-语言-行动 (Vision-Language-Action, **VLA**) 模型。其独特之处在于，它赋予了机器人理解全新情境的能力，即使这些情境并未包含在模型的特定训练数据中。这意味着机器人不再仅仅依赖于针对特定任务的预编程指令或大量专门的训练数据，而是能够利用其基础模型的泛化能力，理解并适应更为动态和多变的环境。
Gemini Robotics 的强大之处体现在其对自然语言指令的深刻理解上。它可以接收复杂的、人类化的指令（例如，“请整理一下桌子上的物品”），并能自主地将这些高级指令分解为一系列具体的、机器人可以执行的物理动作步骤。这种能力极大地降低了人与机器人交互的门槛，使得非专业用户也能更直观地指挥机器人完成任务。
除了强大的理解和规划能力，Gemini Robotics 还显著提升了机器人的物理操作灵活性（dexterity）。报告中提到，搭载该模型的机器人能够执行更精密的任务，例如将一张纸精确地对折。这表明该模型不仅能进行高级推理，还能有效地控制机器人的执行器，实现更精细的物理操控。这种灵活性对于机器人在装配、分拣、护理等需要精细操作的场景中至关重要。
这项技术的突破，很大程度上得益于 Google DeepMind 在大型多模态模型（如 Gemini 系列）上的深厚积累。VLA 模型的本质是将视觉感知（看懂世界）、语言理解（听懂指令）和行动规划（知道怎么做）紧密结合起来。通过在一个统一的模型中处理这些不同模态的信息，Gemini Robotics 能够更全面地理解任务需求和环境状态，从而做出更智能、更适应性的决策和行动。
此次发布不仅展示了 AI 在机器人领域的最新进展，也为通用机器人的发展方向提供了新的思路。通过减少对特定任务训练数据的依赖，Gemini Robotics 有望加速机器人在物流仓储、智能制造、家庭服务、甚至是危险环境探索等多个领域的部署和应用。虽然距离真正意义上的通用人工智能（AGI）机器人还有很长的路要走，但 Gemini Robotics 无疑是朝着这个目标迈出的坚实一步，展示了将 AI 的“大脑”赋予机器人“身体”的巨大潜力。未来，我们有望看到更多具备自主学习和适应能力的智能机器人走进我们的生活和工作。